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机床与液压 2024年第9期52卷 1-9页

作者：翁润庭张春良岳夏李子涵龙尚斌郑仲之广州大学机械与电气工程学院广东广州510006

搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合... 详细信息

搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据,并提出向量权重匹配法来完成AGV的室内定位。设计一种抽样网格卷积法实现异构数据的快速初步定位;建立自适应搜索全站仪数据的基准区域,将它映射到激光雷达数据的对应区域;最后通过向量权重匹配获取AVG的位姿参数。上述方法在6 m×8 m室内空间进行实验。结果表明:所提方法可达到±7 mm的定位精度与±1.4°的姿态控制识别精度,且能准确补偿激光雷达的扫描误差,提高AGV的位姿识别能力。

关键词： AGV 数据融合位姿识别权重匹配点云匹配算法

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面向移动式墙面打磨机器人的定位及检测方法研究

面向移动式墙面打磨机器人的定位及检测方法研究

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作者：翁润庭广州大学

学位级别：硕士

随着市场经济结构的调整,房地产行业正面临着转型压力。不仅人口红利正在减弱,而且劳动力的就业观也发生了极大变化,例如任务繁重、环境恶劣的墙面打磨等工作无人问津。因此,将无人操作的墙面打磨机器人引入建筑行业中变得尤为重要。目... 详细信息

随着市场经济结构的调整,房地产行业正面临着转型压力。不仅人口红利正在减弱,而且劳动力的就业观也发生了极大变化,例如任务繁重、环境恶劣的墙面打磨等工作无人问津。因此,将无人操作的墙面打磨机器人引入建筑行业中变得尤为重要。目前搭载激光雷达的移动作业机器人已大量应用于建筑施工过程中,受限于激光雷达自身精度与硬件性能,以及受到障碍物和移动物体的交叉影响,机器人无法精准定位,难以及时调整运动姿态。因此,本文以激光式全站仪静态数据为基准,提出了一种点云数据融合的位姿检测策略,通过高精度的静态全站仪整体数据来融合作业机器人中激光雷达的局部、低精度数据,并通过新算法完成墙面打磨机器人的位姿检测。主要研究内容包括:首先,阐述了点云匹配与位姿修正之间的关系,通过旋转和平移实现不同坐标系下点云数据的相互融合,并寻找两个点云之间的对应关系,即机器人的当前位姿与作业区域的坐标对应关系。然后,提出了相关点云处理技术,为后续的匹配算法提供优化处理。其次,提出一种用于提高墙面打磨机器人的位姿识别能力的点集权重匹配法,将筛选出来的基准特征按一定方式进行合并,并利用点集权重求解全站仪数据与激光雷达数据的匹配误差,最后通过仿真实验进行方法验证,实验表明该方法拥有更好的匹配效果。再次,提出一种快速融合高精度静态全局数据和低精度动态局部数据的向量权重的匹配法,先通过抽样网络卷积匹配法实现全站仪数据和激光雷达数据的快速初步匹配,然后构建收缩式兴趣区间来自适应搜索基准特征,将其映射到激光雷达数据的对应区域,并通过向量权重匹配法得到墙面打磨机器人的位姿参数。最后,以墙面打磨机器人的工作执行过程为例,设计了一种墙面打磨机器人位姿检测实验平台,并给实验平台的搭载设备选型,最后自主搭建了墙面打磨机器人位姿检测实验平台。通过墙面打磨机器人位姿检测实验平台来验证向量权重匹配法的可行性。实验结果表明,向量权重匹配法在6m×8m×2m的实验空间内,其定位精度可达到±7mm,姿态控制识别精度可达到±1.4°,突破激光雷达的实际扫描精度,减少了激光雷达的扫描误差,极大地提高了移动机器人位姿识别的效率及经济效益。

关键词：墙面打磨机器人数据融合位姿识别权重匹配点云匹配算法

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基于路径规划与图像识别技术的智能机器人巡检系统研究

基于路径规划与图像识别技术的智能机器人巡检系统研究

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作者：程岩哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着电网规模增加和智能化程度提高,变电站运行管理和控制逐步向集约管控和智能化方向发展,利用巡检机器人来部分或全面代替人工巡检已成为变电站设备巡检的必然趋势。本研究拟在伊春附近4所变电站开展智能机器人巡检系统建设,重点运用... 详细信息

随着电网规模增加和智能化程度提高,变电站运行管理和控制逐步向集约管控和智能化方向发展,利用巡检机器人来部分或全面代替人工巡检已成为变电站设备巡检的必然趋势。本研究拟在伊春附近4所变电站开展智能机器人巡检系统建设,重点运用自动导航技术、可见光图像和热红外图像处理技术。巡检机器人的自动导航是执行变电站内巡检任务的基础。本研究从无轨组合导航方式入手,选取激光雷达的点云匹配算法建立变电站内导航地图,运用多传感器融合技术、辅助导航定位技术获得车体定位信息。并且,针对不同变电站内的电气设备布局特点使用遗传算法进行机器人的任务路径规划。实地试验结果表明,该方法可为巡检机器人执行自主巡检任务提供依据且精度较高。针对变电站内电气设备检测和仪表数值读取,并且达到同一场景同时获取可见光和热红外图像的目的,使用双目视觉系统进行图像采集,运用经典直方图和幂次变换算法进行图像增强处理,模板匹配和LARK算法进行图像特征匹配处理。实地采集图像分析结果表明,图像增强的效果明显;图像匹配的仪表定位、识别和辅助导航准确度较高,可以满足机器人不同变电站的巡检精度要求。

关键词：智能巡检机器人点云匹配算法任务路径规划图像识别技术

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